通常，AI芯片要實(shí)現(xiàn)其功能，需要進(jìn)行設(shè)置判斷標(biāo)準(zhǔn)的“訓(xùn)練”，以及通過(guò)學(xué)到的信息來(lái)判斷如何處理的“推理”。在這種情況下，“訓(xùn)練”需要匯集龐大的數(shù)據(jù)量形成數(shù)據(jù)庫(kù)并隨時(shí)更新，因此進(jìn)行訓(xùn)練的AI芯片需要具備很高的運(yùn)算能力，而其功耗也會(huì)隨之增加。正因如此，面向云計(jì)算設(shè)備開(kāi)發(fā)的高性能、昂貴的AI芯片層出不窮，而適用于邊緣計(jì)算設(shè)備和端點(diǎn)（更有效地構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)的關(guān)鍵）的低功耗、可在設(shè)備端學(xué)習(xí)的AI芯片開(kāi)發(fā)卻困難重重。
未來(lái)，ROHM計(jì)劃將該AI芯片的AI加速器應(yīng)用在IC產(chǎn)品中，以實(shí)現(xiàn)電機(jī)和傳感器的故障預(yù)測(cè)。計(jì)劃于2023年度推出產(chǎn)品，于2024年度投入量產(chǎn)。 日本慶應(yīng)義塾大學(xué)理工學(xué)部信息工學(xué)科松谷宏紀(jì)教授表示：“隨著5G通信和數(shù)字孿生*3等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)云計(jì)算的要求也越來(lái)越高，而在云服務(wù)器上處理所有數(shù)據(jù)，從負(fù)載、成本和功耗方面看并不現(xiàn)實(shí)。我們研究的‘設(shè)備端學(xué)習(xí)’和開(kāi)發(fā)的‘設(shè)備端學(xué)習(xí)算法’，是為了提高邊緣端的數(shù)據(jù)處理效率，創(chuàng)建更好的物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)。這次，我校通過(guò)與ROHM公司進(jìn)行聯(lián)合研究，進(jìn)一步改進(jìn)了設(shè)備端學(xué)習(xí)電路技術(shù)，并有望以高性價(jià)比的方式推出產(chǎn)品。我們預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，這種原型AI芯片將會(huì)成功嵌入ROHM的IC產(chǎn)品中，為實(shí)現(xiàn)更高效的物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)做出貢獻(xiàn)�！� 關(guān)于tinyMiconMatisseCORE™ tinyMiconMatisseCORE™（Matisse:Microarithmeticunitfortinysizesequencer）是ROHM自主開(kāi)發(fā)的8位微處理器（CPU），該產(chǎn)品旨在隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展來(lái)提高模擬IC的智能化程度。憑借針對(duì)嵌入式應(yīng)用而優(yōu)化的指令集和最新的編譯器技術(shù)，以高標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了更小的芯片面積和程序代碼、以及更高速的運(yùn)算處理能力。此外，該產(chǎn)品還符合汽車(chē)功能安全標(biāo)準(zhǔn)“ISO26262”、ASIL-D等的要求，適用于對(duì)可靠性要求高的應(yīng)用。另外，利用內(nèi)置的自有“實(shí)時(shí)調(diào)試功能”，在調(diào)試時(shí)的處理可以完全不影響應(yīng)用程序的運(yùn)行，因此能在應(yīng)用產(chǎn)品工作的同時(shí)進(jìn)行調(diào)試。 |
